一、基于阈值 灰度阈值化，是最简单，速度最快的图像分割方法，广泛用于实时图像处理领域 ，尤其是嵌入式系统中g(i,j)={10当 f(i, j) ≥ T 时当 f(i, j) < T 时g(i,j)={1当 f(i, j) ≥ T 时0当 f(i, j) < T 时f(i,j)≥Tf(i,j)≥T 时，分割后的图像元素&nbs
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2023-07-02 23:29:02
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1.图像分割概述图像分割指根据灰度、纹理、形状等特征把图像分割为若干个互不交叠的区域，并使图像在同一区域内呈现出相似性，在不同区域内呈现明显的差异性。基于阈值基于区域基于边缘基于小波变换基于神经网络基于能量基于概率统计基于特定理论1.基于阈值的分割 基本思想：给定合适的灰度阈值，将图像中各个像素的灰度值和阈值作比较，将每个像素划分到
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2023-08-17 19:24:58
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原理任何一幅灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水，随着水的位的升高，不同山谷的水就会相遇汇合，为了防止不同山谷的水汇合，我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。不停的灌水，不停的构建堤坝直到所有的山峰都被水淹没。我们构建好的堤坝就是对图像的分割。这就是分水岭算法的背后哲理。但是这种方法通常都会得到过度分
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2024-03-05 12:26:28
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GrabCut图像分割算法基本概念OpenCV中的GrabCut算法是Graphcut算法的改进, Graphcut是一种直接基于图割算法的图像分割技术, 仅仅需要确认前景和背景输入, 该算法就可以完成前景和背景的最优分割, 算法依据《“GrabCut” - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。该
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2024-06-21 19:45:28
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Meanshift不仅可以用于图像滤波，视频跟踪，还可以用于图像分割。 一般而言一副图像的特征点至少可以提取出5维，即(x,y,r,g,b)，众所周知，meanshift经常用来寻找模态点，即密度最大的点。所以这里同样可以用它来寻找这5维空间的模态点，由于不同的点最终会收敛到不同的峰值，所以这些点就形成了一类，这样就完成了图像分割的目的，有点聚类的意思在里面。 有一点需要注意的是图像像素的
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2024-03-20 16:39:46
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图像分割之（四）OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读zouxy09@.com GrabCut做了一个了解。OpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。现在我对源码做了些注释，以便我们更深入的了解该算法。一直觉得论文和
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2024-05-24 18:03:23
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm第17章 图像分割与提取在图像处理的过程中，经常需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。例如，在视频监控中，观测到的是固定背景下的视频内容，而我们对背景本身并无兴趣，感兴趣的是背景中出现的车辆、行人或者其他对象。我们希望将这些对象从视频中提取出来，而忽略那些没有对象进入背景的视频内
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2024-06-04 23:13:46
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【OpenCV学习】（十二）图像分割与修复背景图像分割本质就是将前景目标从背景中分离出来。在当前的实际项目中，应用传统分割的并不多，大多是采用深度学习的方法以达到更好的效果；当然，了解传统的方法对于分割的整体认知具有很大帮助，本篇将介绍些传统分割的一些算法；一、分水岭法原理图如下：利用二值图像的梯度关系，设置一定边界，给定不同颜色实现分割；实现步骤：标记背景 —— 标记前景 —— 标记未知区域（背
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2023-12-15 21:14:29
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1 基于阈值1.1 基本原理 灰度阈值化，是最简单也是速度最快的一种图像分割方法，广泛应用在硬件图像处理领域 (例如，基于 FPGA 的实时图像处理)。 假设输入图像为 f，输出图像为 g，则经过阈值化处理的公式如下： $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时
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2024-01-09 20:03:03
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最简单的图像分割的方法。应用举例：从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以是一部分或者整体）。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较，并作出相应的判断。（注意：阈值的选取依赖于具体的问题。即：物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。一旦
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2024-07-10 18:27:36
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV 3.4.1，开发环境为PyCharm17.2 相关函数介绍在OpenCV中，可以使用函数cv2.watershed()实现分水岭算法。在具体的实现过程中，还需要借助于形态学函数、距离变换函数cv2.distanceTransform()、cv2.connectedComponents()来完成图像分割。下面对分水岭算法中用到的
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2024-03-28 22:01:52
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第十七章: 图像分割与提取我们在图像处理中，经常会需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来，比如监控视频中的车辆、行人等提取出来。 而实现图像分割可以用：形态学变换、阈值算法、图像金字塔、图像轮廓、边缘检测等方法实现。但是本章介绍使用分水岭算法及GrabCut算法对图像进行分割和提取一、分水岭算法算法原理 分水岭算法的启发思路是：把一幅灰度图像看成地理上的地形表面，每个像素的灰度值代表高
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2024-01-25 20:21:52
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阈值分割全局阈值处理
% 迭代实现方式
T = 0.5*(double(min(f(:)))+double(max(f(:))));
done = false;
while ~done
g = f>=T;
Tnext = 0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g)));
done = abs(T - Tnext) < 0.5;
T =
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2024-04-17 09:54:44
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首先通过摄像头采集图像，用Otsu方法进行二值化处理，然后找出最大两个连通区域，此处默认有手和脸，最后通过指尖检测算法，将脸部排除。
#include "cxcore.h"
#include "math.h"
#include <cmath>
#include <vector>
#include <stdio.h>
#include <string.h&g
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2024-04-07 10:29:31
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在图像识别中，如果可以将图像感兴趣的物体或区别分割出来，无疑可以增加我们图像识别的准确率，传统的数字图像处理中的分割方法多数基于灰度值的两个基本性质不连续性 以灰度突变为基础分割一副图像，比如图像的边缘 相似性 根据一组预定义的准则将一副图像分割为相似的区域。阈值处理、区域生长、区域分裂和区域聚合都是这类方法的例子。 在边缘检测算法中我们学习了如何利用不连续性来分割图像。分水岭算法（watersh
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2023-10-16 20:04:45
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先看效果说明使用分水岭算法对图像进行切割，设置一个标记图像能达到比較好的效果，还能防止过度切割。1、这里首先对阈值化的二值图像进行腐蚀，去掉小的白色区域，得到图像的前景区域。并对前景区域用255白色标记2、相同对阈值化后的图像进行膨胀，然后再阈值化并取反。得到背景区域。并用128灰度表示3、将前景和背景叠加在一起在同一幅图像中显示。4、用标记图和原图，利用opencv的watershed对图像进行
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2023-07-03 22:35:34
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近年来，CNN在人脸检测方面已经得到广泛的应用。但是许多人脸检测器都是需要使用特别设计的人脸检测器来进行人脸的检测，而YOLOv5的作者则是把人脸检测作为一个一般的目标检测任务来看待的。YOLOv5Face在YOLOv5的基础上添加了一个 5-Point Landmark Regression Head（关键点回归），并对Landmark Regression Head使用了Wing loss进行
基于距离的分水岭分割流程：代码：粘连对象分离与计数/*
读取图像，将原图上进行pyrMeanShiftFiltering()处理，保留更多的边缘信息，
在平滑区进行滤波，保证后面二值化时的效果更好，
转成单通道，二值处理，进行距离变换，将距离变换的结果归一化，找到山峰
再一次进行二值化处理，转到CV_8U类型的图像
进行轮廓发现，绘制轮廓，每次绘制轮廓时用不同的值对每个轮廓进行标记
关键：画一个圆
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2024-04-22 21:29:02
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cv::BackgroundSubtractorMOG2和cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG一样，都是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。cv::BackgroundSubtractorMOG2是对cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG的改进，经过改进，它实现了自适应高斯混合模型参数的更新，增强了复杂场景背景检测的性能。具体的算
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2024-03-15 10:28:27
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分割的结果中通常包含不想要的干扰，如我们感兴趣的物体被干扰了，如由于反射对分割结果造成的干扰，这时，形态学操作提供了特别有用的方法，让我们调整和描述物体的形状。 本文聚焦形态学操作的若干典型应用，不会对形态学操作的基本数学理论进行系统的阐述，也不会对Op
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2024-03-04 21:32:30
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